Es posible que tus sueños no predigan el futuro, pero la forma en que tu corazón se duerme sí podría predecirlo.
Los investigadores ahora han demostrado que en las primeras etapas del sueño, a medida que el sistema nervioso sufre cambios rápidos, la actividad eléctrica del corazón puede usarse para determinar futuros riesgos para la salud.
Todo lo que se necesita son los datos de un cable de electrocardiograma (ECG), colocado en el pecho durante el sueño.
Con eso, la inteligencia artificial puede predecir el riesgo de que una persona sufra latidos cardíacos irregulares, derrames cerebrales, insuficiencia cardíaca o muerte por cualquier causa en los próximos 10 años.
Los hallazgos se publican en la revista SLEEP, con el apoyo de los Institutos Nacionales de Salud de EE. UU. (NIH).
“Este nuevo enfoque tiene el potencial de identificar personas en riesgo de enfermedad cardiovascular años antes de que surjan los síntomas clínicos”, dice David Goff, director en funciones del Instituto Nacional del Corazón, los Pulmones y la Sangre (NHLBI) de los NIH.
“Evaluar si esta información mejora la predicción de riesgos tradicional es el siguiente paso importante”.
El equipo de investigación, dirigido por científicos de la Universidad Emory, primero entrenó un sistema de aprendizaje profundo con los datos de salud pública de casi 16.000 pacientes.
Estos pacientes se inscribieron en un estudio del sueño en el Hospital General de Massachusetts en Boston y, como parte del ensayo, se midió su actividad cardíaca durante el sueño mediante un ECG.
Una vez entrenado, el sistema de IA se puso a prueba en dos conjuntos de datos más, incluidos casi 10.000 pacientes del Hospital Universitario Emory y 13.000 pacientes del Centro Médico Beth Israel Deaconess en Boston.
Al final, el modelo pudo clasificar a los participantes en diferentes niveles de riesgo cardiovascular a largo plazo.
Después de ajustar los factores de riesgo convencionales y las características del sueño, el sistema de IA podría predecir el riesgo a 10 años de varios resultados cardiovasculares.
Por cada aumento de la desviación estándar en la puntuación de riesgo de la IA, hubo un riesgo entre un 103 y un 172 por ciento mayor de fibrilación auricular, que es un latido cardíaco irregular.
También hubo un riesgo entre un 19 y un 40 por ciento mayor de sufrir un accidente cerebrovascular, un riesgo entre un 69 y un 133 por ciento mayor de insuficiencia cardíaca y un riesgo entre un 65 y un 82 por ciento mayor de muerte por cualquier causa.
Sólo un grupo mostró un riesgo significativamente mayor de futuro infarto de miocardio o ataque cardíaco.
“Es importante destacar que descubrimos que agregar la puntuación de nuestro modelo de aprendizaje profundo mejoraba la predicción de los resultados cardíacos más allá de los factores de riesgo establecidos”, dice Gari Clifford, autor del estudio y profesor de ingeniería biomédica en el Instituto de Tecnología de Georgia.
“Agregar estas puntuaciones a los estudios del sueño tiene un gran potencial para mejorar la detección temprana de enfermedades cardiovasculares, determinar quién está en mayor riesgo y ser más proactivo en la atención al paciente”.
Los problemas con el sueño, como el insomnio, son factores de riesgo conocidos de enfermedad cardiovascular.
Durante una prueba de polisomnografía (PSG), que es el estándar de oro para diagnosticar los trastornos del sueño, a menudo también se registra el corazón.
Pero a menos que estos datos arrojen una señal de alerta grave, los hallazgos rara vez se consideran.
Toda esa información sutil sobre la función cardíaca podría desperdiciarse.
Los modelos tradicionales de riesgo cardiovascular suelen considerar registros de ECG cuando una persona está despierta o caminando.
Pero durante el sueño también pueden registrar fluctuaciones importantes.
Utilizando un algoritmo de aprendizaje profundo, investigadores de EE. UU. han descubierto que los registros de ECG muestran un fuerte valor predictivo para los resultados de salud cardiovascular cuando se combinan con las etapas del sueño.
Esto es cierto incluso cuando se ajustan por otros factores de riesgo cardiovascular, como la edad, el sexo, la diabetes, la hipertensión y el tabaquismo.
Durante la etapa más ligera del sueño, por ejemplo, los cambios en los patrones de frecuencia cardíaca y en la conducción eléctrica parecen ser especialmente indicativos de futuros riesgos para la salud.
“Estas rápidas fluctuaciones autónomas pueden amplificar anomalías sutiles en la dinámica del ritmo cardíaco o en los patrones de conducción”, explican los autores.
De hecho, la incorporación de datos del sueño derivados del ECG mejoró los modelos actuales de riesgo cardiovascular hasta en un 6 por ciento para la fibrilación auricular, hasta un 9 por ciento para la insuficiencia cardíaca y hasta un 7 por ciento para la predicción de la mortalidad.
Estos aumentos absolutos pueden parecer modestos, explican los autores, pero aún así mejoran nuestra capacidad para separar a los individuos que desarrollan insuficiencia cardíaca de los que no, más allá de los medios tradicionales.
Con un desarrollo continuo, el sistema de inteligencia artificial tiene el potencial de ayudar a los profesionales de la salud a detectar pacientes con trastornos del sueño que pueden tener un riesgo adicional de insuficiencia cardíaca.
“En el futuro, enfoques analíticos probados como este podrían integrarse en las pruebas de diagnóstico existentes para pacientes sometidos a estudios del sueño como herramienta de detección de múltiples resultados cardiovasculares adversos”, afirma Goff.
La investigación ha sido publicada en SLEEP.
Este artículo fue verificado por Fiona MacDonald y editado por Fiona MacDonald. Si bien nos enorgullecemos de nuestro proceso, somos humanos. Si detecta un error, háganoslo saber.